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  • http://xuepython.cn/lesson/python_huahua_01这个网站的效果图如下,分为两个区域,画布区用于显示动画代码区编写代码(不用安装任何软件哦~)image.png零基础的人可以学吗?学完就会Python编程了吗?...

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    如果Python可以做动画

    用Python来写动画,有这么神奇吗?

    先把体验地址给大家放送出来吧!http://xuepython.cn/lesson/python_huahua_01

    这个网站的效果图如下,分为两个区域,画布区用于显示动画,代码区编写代码(不用安装任何软件哦~)

    b4e0e2a72d35add279f191002bf46db3.png


    image.png

    零基础的人可以学吗?学完就会Python编程了吗?

    http://xuepython.cn/lesson/python_huahua_01
    动画xuepython网站其实本身也是一个0基础python入门的教程
    大家都知道python由

    • 变量
    • 运算
    • 字符串
    • 条件判断
    • 循环
    • 函数
    • 模块
      等等知识点组成,这个网站刚刚好从0开始讲解这些知识点,同时教你如何用这些知识来做动画(动画的好处就是让人有成就感,这样既好玩,又把Python给学了)

    举个例子吧

    比如,我想写一个动画,让一个圆在画布上从左移动到右边

    • step1 思路 (先画一个圆,位置在最左边,坐标:55,150)#新建一个变量circle表示这个圆circle = Circle("circle", 55, 150, 50, 'red')#调用draw函数画出这个圆draw(circle)

    c46a3059e099e0becc23653dc1768162.png


    image.png

    • step2 思路 (从左到右,就是改变x坐标,让它边大,坐标(60,150)#新建一个变量circle表示这个圆circle = Circle("circle", 55, 150, 50, 'red')#调用draw函数画出这个圆draw(circle)circle = Circle("circle", 60, 150, 50, 'red')#调用draw函数画出这个圆draw(circle)

    eb0e96dc97a69abbeafabdaacb99a8a3.png


    image.png

    • step3 思路 (让x循环变大,就是动画往右移动(x=55,60,65,70...)for i in range(100):#新建一个变量circle表示这个圆circle = Circle("circle", 55+i*5, 150, 50, 'red')#调用draw函数画出这个圆draw(circle,100)

    48d31673dc9f2a0d19fd46de70d47cff.png


    image.png

    体验网址:http://xuepython.cn/lesson/python_huahua_01

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  • matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画下面是几个的示例:第一个例子使用generator,每隔两秒,就运行函数data_gen:# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport ...

    matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画

    下面是几个的示例:

    第一个例子使用generator,每隔两秒,就运行函数data_gen:

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.animation as animation

    fig = plt.figure()

    axes1 = fig.add_subplot(111)

    line, = axes1.plot(np.random.rand(10))

    #因为update的参数是调用函数data_gen,所以第一个默认参数不能是framenum

    def update(data):

    line.set_ydata(data)

    return line,

    # 每次生成10个随机数据

    def data_gen():

    while True:

    yield np.random.rand(10)

    ani = animation.FuncAnimation(fig, update, data_gen, interval=2*1000)

    plt.show()

    第二个例子使用list(metric),每次从metric中取一行数据作为参数送入update中:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.animation as animation

    start = [1, 0.18, 0.63, 0.29, 0.03, 0.24, 0.86, 0.07, 0.58, 0]

    metric =[[0.03, 0.86, 0.65, 0.34, 0.34, 0.02, 0.22, 0.74, 0.66, 0.65],

    [0.43, 0.18, 0.63, 0.29, 0.03, 0.24, 0.86, 0.07, 0.58, 0.55],

    [0.66, 0.75, 0.01, 0.94, 0.72, 0.77, 0.20, 0.66, 0.81, 0.52]

    ]

    fig = plt.figure()

    window = fig.add_subplot(111)

    line, = window.plot(start)

    #如果是参数是list,则默认每次取list中的一个元素,即metric[0],metric[1],...

    def update(data):

    line.set_ydata(data)

    return line,

    ani = animation.FuncAnimation(fig, update, metric, interval=2*1000)

    plt.show()

    第三个例子:

    import numpy as np

    from matplotlib import pyplot as plt

    from matplotlib import animation

    # First set up the figure, the axis, and the plot element we want to animate

    fig = plt.figure()

    ax = plt.axes(xlim=(0, 2), ylim=(-2, 2))

    line, = ax.plot([], [], lw=2)

    # initialization function: plot the background of each frame

    def init():

    line.set_data([], [])

    return line,

    # animation function. This is called sequentially

    # note: i is framenumber

    def animate(i):

    x = np.linspace(0, 2, 1000)

    y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i))

    line.set_data(x, y)

    return line,

    # call the animator. blit=True means only re-draw the parts that have changed.

    anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,

    frames=200, interval=20, blit=True)

    #anim.save('basic_animation.mp4', fps=30, extra_args=['-vcodec', 'libx264'])

    plt.show()

    第四个例子:

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.animation as animation

    # 每次产生一个新的坐标点

    def data_gen():

    t = data_gen.t

    cnt = 0

    while cnt < 1000:

    cnt+=1

    t += 0.05

    yield t, np.sin(2*np.pi*t) * np.exp(-t/10.)

    data_gen.t = 0

    # 绘图

    fig, ax = plt.subplots()

    line, = ax.plot([], [], lw=2)

    ax.set_ylim(-1.1, 1.1)

    ax.set_xlim(0, 5)

    ax.grid()

    xdata, ydata = [], []

    # 因为run的参数是调用函数data_gen,所以第一个参数可以不是framenum:设置line的数据,返回line

    def run(data):

    # update the data

    t,y = data

    xdata.append(t)

    ydata.append(y)

    xmin, xmax = ax.get_xlim()

    if t >= xmax:

    ax.set_xlim(xmin, 2*xmax)

    ax.figure.canvas.draw()

    line.set_data(xdata, ydata)

    return line,

    # 每隔10秒调用函数run,run的参数为函数data_gen,

    # 表示图形只更新需要绘制的元素

    ani = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, blit=True, interval=10,

    repeat=False)

    plt.show()

    再看下面的例子:

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.animation as animation

    #第一个参数必须为framenum

    def update_line(num, data, line):

    line.set_data(data[...,:num])

    return line,

    fig1 = plt.figure()

    data = np.random.rand(2, 15)

    l, = plt.plot([], [], 'r-')

    plt.xlim(0, 1)

    plt.ylim(0, 1)

    plt.xlabel('x')

    plt.title('test')

    #framenum从1增加大25后,返回再次从1增加到25,再返回...

    line_ani = animation.FuncAnimation(fig1, update_line, 25,fargs=(data, l),interval=50, blit=True)

    #等同于

    #line_ani = animation.FuncAnimation(fig1, update_line, frames=25,fargs=(data, l),

    # interval=50, blit=True)

    #忽略frames参数,framenum会从1一直增加下去知道无穷

    #由于frame达到25以后,数据不再改变,所以你会发现到达25以后图形不再变化了

    #line_ani = animation.FuncAnimation(fig1, update_line, fargs=(data, l),

    # interval=50, blit=True)

    plt.show()

    总结

    以上就是本文关于matplotlib绘制动画代码示例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

    本文标题: matplotlib绘制动画代码示例

    本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/216484.html

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  • 我使用以下代码:import gizeh as gzW, H = 500, 300surface = gz.Surface(W,H, bg_color=(1,0.7,1))for a in range(1,9):rect = gz.rectangle(lx = 10, ly = 10, xy=(W/a,H/a), fill =(0,1,0.7))rect.dr...

    我可以用形状和数字创建一个简单的图表.

    我使用以下代码:

    import gizeh as gz

    W, H = 500, 300

    surface = gz.Surface(W,H, bg_color=(1,0.7,1))

    for a in range(1,9):

    rect = gz.rectangle(lx = 10, ly = 10, xy=(W/a,H/a), fill =(0,1,0.7))

    rect.draw(surface)

    txt = gz.text(str(a), fontfamily="Dancing Script", fontsize=15, fill=(0,0,0),xy=(W/a,H/a))

    txt.draw(surface)

    surface.ipython_display()

    我也使用moviepy创建了一个版本:

    import numpy as np

    import gizeh as gz

    import moviepy.editor as mpy

    W, H = 500, 300

    duration = 5

    figpath = '/tmp/'

    fps = 1

    def make_frame(t):

    surface = gz.Surface(W,H, bg_color=(1,1,1))

    rect = gz.rectangle(lx = 10, ly = 10, xy=(W/(t+1),H/2), fill =(0,1,0.7))

    rect.draw(surface)

    txt = gz.text(str(t+1), fontfamily="Dancing Script", fontsize=15, fill=(0,0,0),xy=(W/(t+1),H/2))

    txt.draw(surface)

    return surface.get_npimage()

    clip = mpy.VideoClip(make_frame, duration=duration)

    clip.write_videofile(figpath + 'trax_0.mp4', fps=fps)

    clip.ipython_display(fps=fps, width=W, autoplay=0, loop=0)

    我希望能够在循环的每个步骤之间使用延时来创建动画GIF.

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  • PyCharm 应该是大多数 python 开发者的首选 IDE,每天我们都在上面敲着熟悉的代码,写出一个又一个奇妙的功能。它是帮助用户在使用 Python 语言开发时提高其效率的工具,但是好多人只是把它当做一个文本编辑器使用,...

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    PyCharm 应该是大多数 python 开发者的首选 IDE,每天我们都在上面敲着熟悉的代码,写出一个又一个奇妙的功能。它是帮助用户在使用 Python 语言开发时提高其效率的工具,但是好多人只是把它当做一个文本编辑器使用,并没有发挥出它的优势,今天我来分享一下日常开发用到的一些技巧吧。

    1.自动生成导入

    您正在编写代码,想导入一个包,只记得包名,但是忘了它在那个py文件了,可以通过 pycharm 自动导入。当你写了一个包名,pycharm会有提示是否需要导入,选择后将根据您的项目样式以正确的方式生成导入。

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    (动画加载需要8秒,耐心等待)

    2.批量移动类和方法

    当你重构代码时,需要把一些类或者函数移动到其他的文件时,如果你是通过对类进行剪切粘贴到其他文件,这样做的话你真是个小可爱。pycharm 提供了 move 的功能,它可以帮你批量移动类或者方法,连类的依赖都帮你处理了。

    7cbe93976d72cecae40bed30f26fd4ba.gif

    (动画加载需要8秒,耐心等待)

    3.快速跳转到最近编辑的文件

    如果你的项目文件很多,想要在文件之间跳转要怎么做呢?使用“最近的文件”操作可以在正在处理的文件之间快速跳转。您会得到一个低中断弹出式窗口,该弹出式窗口是键盘友好的,可让您在正在查看的文件之间跳转。快捷键是 Ctrl-E on Windows/Linux and Cmd-E on the Mac。按两次会有惊喜呦!

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    (动画加载需要8秒,耐心等待)

    4.快速返回上次操作的地方

    比如你查看某个库的源代码后,想快速返回去,除了用鼠标点击返回,还可以使用键盘快捷键 Ctrl-Alt-左/右 Win / Linux,Option-Cmd-左/右 macOS 。

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    (动画加载需要8秒,耐心等待)

    5.快速添加新的一行

    我们经常在另一行中间添加一行代码。也许我们正在修复某些问题,并希望继续进行下一行。一般需要两个步骤, 转到该行的末尾,按回车在上面添加一行,或者转到行的开头按 Enter 键在上方留出空间,按向上键转到该新的空行,也许按几次Tab键以使缩进正确,而是使用Start New Line功能(Shift-Enter Win / Linux / macOS)。

    将光标放在当前行中的任何位置(刚刚完成编辑),然后可以使用正确的缩进获得空的下一行。对于上面的行,请使用“在当前位置之前开始新行”(Ctrl-Alt-Enter Win / Linux,Option-Cmd-Enter macOS。),您会得到一条新行,并根据语言和上下文进行了缩进。

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    (动画加载需要8秒,耐心等待)

    6.使用键盘快速的选择代码

    在编码中,我们选择代码并对其进行操作。例如,将其移至另一行,更改其缩进等。您可以使用鼠标进行选择。或者,使用键盘。例如,使用将插入符移动到带有选择的上一个单词(Shift-Ctrl-左/右Win / Linux,option-Shift-左/右macOS)来将光标向前或向后移动一个单词,如果要选择三个词呢?做三遍?。

    在 Python 代码中,你经常希望从光标所在的位置逐步扩展选择范围:符号,子语句,完整语句,行,块等。扩展选择范围(Ctrl-W或Shift-Ctrl -W Win / Linux,Option-Up / Down macOS)是理想的选择。它在语义上起作用。持续按下它,直到获得所需的选择。

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    7.使用键盘向上/向下移动代码块

    我们希望在编辑器中快速处理代码。使用剪切粘贴是一种快速的方法,但是有一种更好的方法可以暂时不从文件中删除代码。进行选择(不使用鼠标),然后使用(Shift-Alt-Up / Down Win / Linux,Option-Shift-Up / Down macOS)将该选择移至目标行。在视图中,所选内容会一直拖动。

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    (动画加载需要8秒,耐心等待)

    8.重命名文件及其引用

    你为一个变量起了一个名字。但是后来你又想换成另外一个名称。你不想费心找到所有使用它的地方。搜索和替换可能会发现大量误报。可以通过重命名(Shift-Ctrl-Alt-T, Win / Linux,Ctrl-T,macOS)以更改文件名和名称。最重要的是,如果您改变主意,则撤消会将其作为一项编辑器事务恢复到原处。

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    (动画加载需要8秒,耐心等待)

    9.快速查看函数文档

    我们经常遇到不确定的代码。别人的代码。甚至我们的代码。有时我们只想要函数的参数。我们想知道位置参数与关键字参数。或参数的类型。或其默认值。PyCharm具有多种功能,可向您显示有关符号的文档。

    首先,快速文档(Ctrl-P Win / Linux,F1 macOS)带来了显示所有信息的非干扰性内联弹出窗口,并带有一个超链接,您可以在其中导航到定义。

    接着再按一次,弹出窗口将变成一个工具窗口,该窗口会针对您所登陆的每个符号进行更新。一直存在,一直在帮助...直到您要隐藏它,就像其他任何IDE工具窗口一样。

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    (动画加载需要8秒,耐心等待)

    10.批量删除没有被使用的包

    当你某个代码文件引入了很多包,但是有些包没有别使用,你无需手动一个一个的删除未被引用的包,可以使用 Optimize Imports 功能,快捷键是Alt-Ctrl-字母0 Win / Linux,Control-Option-字母O macOS,pycharm 会批量帮你清除未被使用的包。

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    (动画加载需要8秒,耐心等待)

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